前30位Pyspark面試問題和答案（2025）

Pyspark是Apache Spark的Python API，使Python開發人員能夠利用Spark Spark的分佈式處理能力，以實現大數據任務。它利用Spark的核心優勢，包括內存計算和機器學習能力，提供簡化的Pythonic界面，以進行有效的數據操縱和分析。這使Pyspark成為大數據景觀中備受追捧的技能。為Pyspark訪談做準備需要對其核心概念有深入的了解，本文提出了30個關鍵問題和答案，以幫助進行準備。

本指南涵蓋了基礎Pyspark概念，包括轉換，關鍵功能，RDD和DataFrames之間的差異以及Spark流和窗口功能等高級主題。無論您是最近的畢業生還是經驗豐富的專業人士，這些問題和答案都將幫助您鞏固自己的知識並自信地解決下一次Pyspark面試。

涵蓋的關鍵區域：

• Pyspark基本面和核心特徵。
• 了解和應用RDD和數據范圍。
• 掌握Pyspark變換（狹窄而寬）。
• 使用火花流實時數據處理。
• 具有窗口功能的高級數據操作。
• Pyspark應用程序的優化和調試技術。

2025年的前30名Pyspark面試問題和答案：

這是30種基本Pyspark面試問題及其全面答案的精選選擇：

基本面：

1. 什麼是Pyspark及其與Apache Spark的關係？ Pyspark是Apache Spark的Python API，允許Python程序員利用Spark的分佈式計算功能進行大規模數據處理。

2. Pyspark的關鍵特徵？便於Python集成，DataFrame API（類似熊貓），實時處理（火花流），內存計算和強大的機器學習庫（MLLIB）。

3. RDD與DataFrame？ RDD（彈性分佈式數據集）是Spark的基本數據結構，提供了低級控制，但優化較少。數據范圍提供了更高級別的，富含模式的抽象，可提高性能和易用性。

4. Spark SQL催化劑優化器如何改善查詢性能？催化劑優化器採用複雜的優化規則（謂詞下降，恆定折疊等），並智能地計劃執行以提高效率。

5. Pyspark群集經理？獨立，Apache Mesos，Hadoop紗線和Kubernetes。

轉型和行動：

6. Pyspark懶評估？轉換不會立即執行； Spark構建執行計劃，僅在觸發操作時執行。這樣可以優化處理。

7. 狹窄還是廣泛的轉變？狹窄的轉換涉及一對一的分區映射（例如， map ， filter ）。廣泛的轉換需要跨分區的數據改組（例如， groupByKey ， reduceByKey ）。

8. 將CSV讀取到數據框中？ df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)

9. 在DataFrames上執行SQL查詢？將dataframe註冊為臨時視圖（ df.createOrReplaceTempView("my_table") ），然後使用spark.sql("SELECT ... FROM my_table") 。

10. cache()方法？在內存中緩存RDD或DataFrame，以便在隨後的操作中更快地訪問。

11. Spark的DAG（定向無環圖）？將執行計劃表示為階段和任務的圖表，從而實現有效的調度和優化。

12. 處理數據范圍中缺少的數據？ dropna() ， fillna()和replace()方法。

高級概念：

13. map()與flatMap() ？ map()將功能應用於每個元素，每個輸入產生一個輸出。 flatMap()應用一個函數，該函數可以每個輸入產生多個輸出，從而使結果變平。

14. 廣播變量？在所有節點上存儲器中的僅讀取變量，以有效訪問。

15. 火花蓄能器？變量僅通過關聯和交換操作（例如，計數器，總和）更新。

16. 加入數據范圍？使用join()方法，指定聯接條件。

17. Pyspark中的分區？並行性的基本單位；控制其數量會影響性能（ repartition() ， coalesce() ）。

18. 將數據幀寫入CSV？ df.write.csv('path/to/output.csv', header=True)

19. SPARK SQL催化劑優化器（重新訪問）？在Spark SQL中查詢優化的關鍵組件。

20. pyspark UDFS（用戶定義的功能）？通過使用udf()定義自定義功能並指定返回類型來擴展PysPark功能。

數據操縱和分析：

21. 數據范圍的聚合？ groupBy()後跟聚合功能，例如agg() ， sum() ， avg() ， count() 。

22. withColumn()方法？在數據框架中添加新列或修改現有的列。

23. select()方法？從數據框架中選擇特定的列。

24. 在數據框架中過濾行？ filter()或有條件的方法where()方法。

25. 火花流？在微型批次中處理實時數據流，並在每批上應用轉換。

數據處理和優化：

26. 處理JSON數據？ spark.read.json('path/to/file.json')

27. 窗口功能？在與當前行相關的一組行上執行計算（例如，運行總數，排名）。

28. 調試Pyspark應用程序？日誌記錄，第三方工具（Databricks，EMR，IDE插件）。

進一步的考慮：

29. 解釋Pyspark中數據序列化和避免序列化的概念及其對性能的影響。 （這深入到性能優化）

30. 討論在Pyspark中處理數據偏斜的不同方法。 （這重點是共同的績效挑戰）

這套擴展的問題和答案為您的Pyspark採訪提供了更全面的準備指南。記住要練習編碼示例，並證明您對基本概念的理解。祝你好運！

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